【crixus】JavaScript的八种常见数据结构

能更好地理解数据结构的工作方式

听起来熟悉吗？“我结束了在线课程，开始开发前端。”

可以为计算机科学特别是数据结构和算法的改进寻求基础。今天将介绍一些常见的数据结构，并使用JavaScript实现。

希望这部分能补充大家的技术！

1.堆叠堆栈

堆栈遵循LIFO(后进先出)的原理。堆积书的话，最上面的书会在最下面的书前面。或者，在浏览互联网时，按“后退”按钮可转至最近访问的页面。

Stack有以下常用方法：

推式：输入新元素

Pop:删除顶部元素并返回删除的元素

Peek:返回顶部元素

长度：返回堆栈中元素的数量

Javascript中的数组具有Stack的属性，但使用Stack()函数从头开始构建Stack

Function Stack() {

=0；

={ }；

=function(值){

[]=值；

中选择另一种天花板类型。

}

=function () {

If (===0) {

Return undefined

}

-；

var result=[]；

删除[]；

Return result

}

=function () {

return[-1]；

}

=function () {

Return

}

}2 .队列队列

队列类似于堆栈。唯一的区别是Queue使用FIFO原理(先进先出)。也就是说，在等公交车的时候，队列中的第一个总是第一个。

队列有以下方法：

排入伫列：输入伫列并将元素新增至结尾

出队：结束队列，移去旧元素，然后返回

Front:汇入第一个零件

Isempty:确定队列是否为空

大小：获取队列中的元素数)

JavaScript中的数组具有Queue的某些属性，因此可以使用数组构造Queue的示例。

Function Queue() {

var collection=[]；

=function () {

集合(con)；

}

=function(元素){

COLLEC(ELEMEMENT)；

}

=function () {

return collec()；

}

=function () {

return collection[0]；

}

=function () {

Return collec====

}

=function () {

Return collec

}

}优先级队列

队列有另一个高级版本。为每个元素指定优先级，并按优先级排序。

Function PriorityQueue() {

=function(元素){

if(){

COLLEC(ELEMEMENT)；

} else

Var added=false

for(var I=0；I collecI) {

If (element [1]集合[I] [1]) {

Collec(i，0，element)；

Added=true

布雷克；

}

If(！Added) {

COLLEC(ELEMEMENT)；

}

}测试：

var pQ=new priority queue()；

([gannicus，3])；

([Spartacus，1])；

([crixus，2])；

([奥诺玛默斯，4])；

()；结果：

[

[Spartacus，1]，

[crix

us , 2 ], [ gannicus , 3 ], [ oenomaus , 4 ] ]

3.链表

从字面上看，链表是一个链式数据结构，每个节点由两部分信息组成：该节点的数据和指向下一个节点的指针。链表和常规数组都是带有序列化存储的线性数据结构。当然，它们也有差异：

单边链表通常具有以下方法：

· size：返回节点数

· head：返回head的元素

· add：在尾部添加另一个节点

· delete：删除某些节点

· indexOf：返回节点的索引

· elementAt：返回索引的节点

· addAt：在特定索引处插入节点

· removeAt：删除特定索引处的节点

/** Node in the linked list **/ function Node(element) { // Data in the node = element; // Pointer to the next node = null; } function LinkedList() { var length = 0; var head = null; = function () { return length; } = function () { return head; } = function (element) { var node = new Node(element); if (head == null) { head = node; } else { var currentNode = head; while ) { currentNode = curren; } curren = node; } length++; } = function (element) { var currentNode = head; var previousNode; if === element) { head = curren; } else { while !== element) { previousNode = currentNode; currentNode = curren; } = curren; } length--; } = function () { return length === 0; } = function (element) { var currentNode = head; var index = -1; while (currentNode) { index++; if === element) { return index; } currentNode = curren; } return -1; } At = function (index) { var currentNode = head; var count = 0; while (count < index) { count++; currentNode = curren; } return curren; } At = function (index, element) { var node = new Node(element); var currentNode = head; var previousNode; var currentIndex = 0; if (index > length) { return false; } if (index === 0) { node.next = currentNode; head = node; } else { while (currentIndex < index) { currentIndex++; previousNode = currentNode; currentNode = curren; } node.next = currentNode; = node; } length++; } At = function (index) { var currentNode = head; var previousNode; var currentIndex = 0; if (index < 0 || index >= length) { return null; } if (index === 0) { head = curren; } else { while (currentIndex < index) { currentIndex++; previousNode = currentNode; currentNode = curren; } = curren; } length--; return curren; } }

4.集合

集合是数学的基本概念：定义明确且不同的对象的集合。 ES6引入了集合的概念，它与数组有一定程度的相似性。但是，集合不允许重复元素，也不会被索引。

一个典型的集合具有以下方法：

· values：返回集合中的所有元素

· size：返回元素数

· has：确定元素是否存在

· add：将元素插入集合

· delete：从集合中删除元素

· union：返回两组的交集

· difference：返回两组的差异

· subset：确定某个集合是否是另一个集合的子集

为了区分ES6中的集合，在以下示例中我们声明为MySet：

5.哈希表

哈希表是键值数据结构。由于通过键查询值的闪电般的速度，它通常用于Map，Dictionary或Object数据结构中。如上图所示，哈希表使用哈希函数将键转换为数字列表，这些数字用作相应键的值。要快速使用键获取价值，时间复杂度可以达到O（1）。相同的键必须返回相同的值-这是哈希函数的基础。

哈希表具有以下方法：

· add：添加键值对

· delete：删除键值对

· find：使用键查找对应的值

Java简化哈希表的示例：

6.树

树数据结构是多层结构。与Array，Stack和Queue相比，它也是一种非线性数据结构。在插入和搜索操作期间，此结构非常高效。让我们看一下树数据结构的一些概念：

· root：树的根节点，无父节点

· parent 父节点：上层的直接节点，只有一个

· children 子节点：较低层的直接节点，可以有多个

· siblings 兄弟姐妹：共享同一父节点

· leaf 叶：没有子节点

· edge 边缘：节点之间的分支或链接

· path 路径：从起始节点到目标节点的边缘

· height of node 节点高度：特定节点到叶节点的最长路径的边数

· height of tree 树的高度：根节点到叶节点的最长路径的边数

· depth of node 节点深度：从根节点到特定节点的边数

· degree of node 节点度：子节点数

这是二叉搜索树的示例。每个节点最多有两个节点，左节点小于当前节点，右节点大于当前节点：

二进制搜索树中的常用方法：

· add：在树中插入一个节点

· findMin：获取最小节点

· findMax：获取最大节点

· find：搜索特定节点

· isPresent：确定某个节点的存在

· delete：从树中删除节点

JavaScript中的示例：

class Node { constructor(data, left = null, right = null) { = data; = left; = right; } } class BST { constructor() { = null; } add(data) { const node = ; if (node === null) { = new Node(data); return; } else { const searchTree = function (node) { if (data < node.data) { if === null) { node.left = new Node(data); return; } else if !== null) { return searchTree); } } else if (data > node.data) { if === null) { node.right = new Node(data); return; } else if !== null) { return searchTree); } } else { return null; } }; return searchTree(node); } } findMin() { let current = ; while !== null) { current = current.left; } return current.data; } findMax() { let current = ; while !== null) { current = current.right; } return current.data; } find(data) { let current = ; while !== data) { if (data < current.data) { current = current.left } else { current = current.right; } if (current === null) { return null; } } return current; } isPresent(data) { let current = ; while (current) { if (data === current.data) { return true; } if (data < current.data) { current = current.left; } else { current = current.right; } } return false; } remove(data) { const removeNode = function (node, data) { if (node == null) { return null; } if (data == node.data) { // no child node if == null && node.right == null) { return null; } // no left node if == null) { return node.right; } // no right node if == null) { return node.left; } // has 2 child nodes var tempNode = node.right; while !== null) { tempNode = ; } node.data = ; node.right = removeNode, ); return node; } else if (data < node.data) { node.left = removeNode, data); return node; } else { node.right = removeNode, data); return node; } } = removeNode(, data); } }

测试一下：

const bst = new BST(); b(4); b(2); b(6); b(1); b(3); b(5); b(7); b(4); con()); con()); b(7); con()); con(4));

结果：

1 7 6 false

7.Trie（发音为" try"）

Trie或"前缀树"也是一种搜索树。 Trie分步存储数据-树中的每个节点代表一个步骤。 Trie用于存储词汇，因此可以快速搜索，尤其是自动完成功能。

Trie中的每个节点都有一个字母-在分支之后可以形成一个完整的单词。它还包含一个布尔指示符，以显示这是否是最后一个字母。

Trie具有以下方法：

· add：在字典树中插入一个单词

· isWord：确定树是否由某些单词组成

· print：返回树中的所有单词

/** Node in Trie **/ function Node() { = new Map(); = false; = function () { = true; }; = function () { return ; } } function Trie() { = new Node(); = function (input, node = ) { if === 0) { node.setEnd(); return; } else if (!node.keys.has(input[0])) { node.keys.set(input[0], new Node()); return (1), node.keys.get(input[0])); } else { return (1), node.keys.get(input[0])); } } = function (word) { let node = ; while > 1) { if (!node.keys.has(word[0])) { return false; } else { node = node.keys.get(word[0]); word = word.substr(1); } } return (word) && node.keys.get(word).isEnd()) ? true : false; } = function () { let words = new Array(); let search = function (node = , string) { if != 0) { for (let letter of node.keys.keys()) { searc(letter), (letter)); } if ()) { words.push(string); } } else { > 0 ? words.push(string) : undefined; return; } }; search(, new String()); return words.length > 0 ? words : null; } }

8.图

图（有时称为网络）是指具有链接（或边）的节点集。根据链接是否具有方向，它可以进一步分为两组（即有向图和无向图）。 Graph在我们的生活中得到了广泛使用，例如，在导航应用中计算最佳路线，或者在社交媒体中向推荐的朋友举两个例子。

图有两种表示形式：

邻接表

在此方法中，我们在左侧列出所有可能的节点，并在右侧显示已连接的节点。

邻接矩阵

邻接矩阵显示行和列中的节点，行和列的交点解释节点之间的关系，0表示未链接，1表示链接，> 1表示不同的权重。

要查询图中的节点，必须使用"广度优先"（BFS）方法或"深度优先"（DFS）方法在整个树形网络中进行搜索。

让我们看一个用Javascript编写BFS的示例：

测试一下：

var graph = [ [0, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [1, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0, 0] ]; con(bfs(graph, 1));

结果：

{ 0: 2, 1: 0, 2: 1, 3: 3, 4: Infinity }

就是这样–我们涵盖了所有常见的数据结构，并提供了JavaScript中的示例。这应该使您更好地了解计算机中数据结构的工作方式。编码愉快！

(本文翻译自Kingsley Tan的文章《8 Common Data Structures in Javascript》，参考 )

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